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其实大数据并不是一种概念，而是一种方法论。简单来说，就是通过分析和挖掘全量的非抽样的数据来辅助决策。大数据可以实现的应用可以概括为两个方向，一个是精准化定制，第二个是预测。
比如像通过搜索引擎搜索同样的内容，每个人的结果却是大不相同的。再比如精准营销、百度的推广、淘宝的喜欢…
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目前市场对大数据相关人才的需求与日俱增，岗位的增多，也导致了大数据相关人才出现了供不应求的状况，从而引发了一波大数据学习的浪潮。
大家可以先了解一下关于大数据相关的岗位分类，以及各个岗位需要掌握那些相对应的技能，并想清楚自己未来的发展方向，再开始着手针对岗位所需的技术进行学习与研究。所谓知己知彼，才能更好的达成目标嘛。
大数据处理技术怎么学习呢?在做大数据开发之前，因为Hadoop是高层次的语言开发，需要懂得Java或者Python，很快的就能上手。
所有的大数据生态架构都是基于linux系统的基础上的，所以你要有Linux系统的基本知识。如果你不懂Java或者Python还有Linux系统，那么这都是你必学的知识（Java或者Python可二选其一）。
01
**阶段
Linux系统：因为大数据相关软件都是在Linux系统上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
2
第二阶段
Python：Python 的排名从去年开始就借着人工智能持续上升，现在它已经成为了语言排行**名。
从学习难易度来看，作为一个为“优雅”而生的语言，Python语法简捷而清晰，对底层做了很好的封装，是一种很容易上手的高级语言。在一些习惯于底层程序开发的“硬核”程序员眼里，Python简直就是一种“伪代码”。
在大数据和数据科学领域，Python几乎是万能的，任何集群架构软件都支持Python，Python也有很丰富的数据科学库，所以Python不得不学。
3
第三阶段
Hadoop：几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。 Hadoop里面包括几个重要组件HDFS、MapReduce和YARN。
Hadoop的核心就是HDFS和MapReduce，而两者只是理论基础，不是具体可使用的高级应用，通俗说MapReduce是一套从海量源数据提取分析元素较后返回结果集的编程模型，将文件分布式存储到硬盘是**步，而从海量数据中提取分析我们需要的内容就是MapReduce做的事了。
当然怎么分块分析，怎么做Reduce操作非常复杂，Hadoop已经提供了数据分析的实现，我们只需要编写简单的需求命令即可达成我们想要的数据。
记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。
Zookeeper：是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，也是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们来讲只需要把它安装正确，让它正常的跑起来就可以了。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是可以的，但是生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive：这个东西对于会SQL语法的同学们来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单、明了，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig相似掌握一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，如果出错给你发出报警并能帮你重试程序，较重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种“即将崩溃”的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是**的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别喜欢它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。
这些东西你都会了就成为一个非常专业的大数据开发工程师了，月薪3W都是毛毛雨啦。